La
base de datos multidimensional es una tecnología muy popular cuando hablamos de
Business Intelligence. Permite a una empresa llevar a cabo análisis estratégico
en profundidad teniendo en cuenta una gran variedad de factores que afectan a
la empresa.
Además,
una base de datos multidimensional permite que se puedan aprovechar los
conocimientos en herramientas con las que ya se suele estar familiarizado, como
Microsoft Excel, para trabajar y analizar los datos de dicha base de datos
multidimensional mediante lo que se conoce como “slice and dice”, lo que podría
traducirse como rebanadas y cubos de datos, y que viene a indicar la facilidad
con la que se pueden dividir y cortar los datos para su estudio teniendo en
cuenta diferentes variables o dimensiones.
Las
bases de datos multidimensionales se utilizan generalmente para crear
aplicaciones OLAP. Están constituidas de varias tablas de hechos y de
dimensiones. De esa forma, cada tabla de dimensión contiene una clave primaria
simple que compone a su vez, la clave primaria de la tabla de hechos. Asimismo,
las bases de datos multidimensionales permiten acceder de manera rápida, a
datos que ya han sido agregados, según las necesidades del usuario. No
obstante, merece la pena desarrollar el modus operandi de este tipo de bases de
datos.
Existen
diferentes tipos de bases multidimensionales y que a continuación se va a
analizar los principales modelos más más utilizados: MOLAP, ROLAP, y HOLAP.
En
primer lugar, MOLAP (Multidimensional
Online Analytical Processing), almacena los datos en un cubo. El objetivo de
esta base de datos es pre calcular todos los cruces posibles para así restituir
los datos lo más rápidamente posible. Así pues, MOLAP, presenta ciertas
ventajas, pero también algunos inconvenientes que deben de considerarse. En
cuanto a las ventajas, cabe citar la ganancia de tiempo que se obtiene en la
restitución de datos, ya que esta, se realiza de manera instantánea. Sin
embargo, en lo que se refiere a los inconvenientes, debe considerarse que MOLAP
es bastante costosa, ya que para su utilización se requieren licencias, y el
desarrollo de los cubos requiere también elevados costes económicos.
En
segundo lugar, ROLAP (Relational
Online Analytical Processing), obtiene los datos a través de tablas
relacionales, lo que permite resolver solicitudes complejas y extensas. Sin
embargo, los resultados no se almacenan, por lo que cada vez que el usuario
necesite consultar los resultados, deberá relanzar la solicitud. A diferencia
con MOLAP, como principal ventaja, ROLAP presenta un bajo coste ya que utiliza
recursos ya existentes. Sin embargo, contrario nuevamente a MOLAP, ROLAP
presenta un mayor tiempo de espera de respuesta.
En
tercer lugar, HOLAP (Hybrid Online
Analytical Processing), utiliza los dos sistemas anteriormente explicados,
MOLAP y ROLAP. Es decir, HOLAP permite al usuario acceder al informe de datos
de un cubo, pero también se tiene acceso a un segundo informe más detallado que
contiene los datos provenientes de las tablas. Las principales ventajas de la
base de datos multidimensional HOLAP son, en primer lugar, que requiere una
menor inversión y por tanto tiene un menor coste que la base MOLAP. Además, el
tiempo de respuesta es rápido. Sin embargo, HOLAP no está extenso de
inconvenientes, y de entre ellos, cabe mencionar la imposibilidad de utilizar
esta base de datos en el caso de que los datos presenten un alto grado de
complejidad, o que presenten un elevado número de datos cruzados.
Bibliografía
